A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
self.obj[key] = _infer_fill_value(value)
D:\ProgramData\Anaconda3\envs\my3.6\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py:1743: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
isetter(ilocs[0], value)
在以前的版本上我们对dataFrame重新创建一列，并赋值可以直接：
arriveData.loc["dayInMonth"]=arriveData["Plan_date"].apply(getDayInMonth)
但是不知道从哪个版本开始就不行了，就会出现上面的报错。所以我们按照提示老实的改为：
arriveData.loc[:，"dayInMonth"]=arriveData["Plan_date"].apply(getDayInMonth)
然而错误还是那个错误，我记得曾就有个阶段这种赋值还是可以的，只能说版本更新太快，或者是python的报错信息出现了bug吧，通过查文档可以发现，赋值方法早已经发生了改变：
所以我就改成了这样：
arriveData.loc[:]["dayInMonth"]=arriveData["Plan_date"].apply(getDayInMonth)
然而还是不行，~~马上抑郁。。。吐血。从怀疑自己，到怀疑自己，到怀疑python。。。。经典的不知所措，最终灵感一现发现了问题。
原来我操作的数据来源于一个视图，我总是想在这个视图上进行数据的更改是不科学的，这样不利于数据维护。！哦，yes
改成上面这样之后，报错成功解决。